为了优化数据提取速度，开发人员可以关注三个主要领域：数据库优化、高效的查询设计以及硬件/基础设施改进。 首先，确保您的数据库已正确索引。 索引就像数据的目录，允许数据库定位信息而无需扫描整个表。 例如，在经常过滤的列（例如 created_at）上添加索引可以显著加快时间范围查询的速度。 但是，避免过度索引，因为过多的索引会降低写入操作的速度。 PostgreSQL 中的 EXPLAIN 或 SQL Server 的查询执行计划等工具可以帮助识别缺失的索引。
其次，优化查询结构。 使用选择性过滤器来尽早减少数据集大小。 例如，与其使用 SELECT *，不如指定仅需要的列以最大限度地减少数据传输。 尽可能避免复杂的连接——对表进行非规范化或使用物化视图来访问频繁访问的聚合数据可以降低查询的复杂性。 批量处理是另一种有效的技术：在一个查询中提取 10,000 行比 10,000 个单独的查询更快。 对于 API，实现分页或流式传输（例如，服务器发送事件）以增量处理大型数据集，而不是一次将所有内容加载到内存中。
第三，利用基础设施升级和并行处理。 更快的存储（SSD 而不是 HDD）可减少 I/O 延迟，而增加 RAM 可以缓存更多数据。 像 Apache Spark 这样的分布式系统可以跨多个节点并行化数据提取，这对于大规模 ETL 管道尤其有用。 数据库连接池（例如，HikariCP）最大限度地减少了重复建立连接的开销。 对于基于云的系统，请考虑使用读取副本，以将提取工作负载从主数据库中卸载。 最后，使用像 Parquet 或 ORC 这样的列式存储格式可以通过仅访问相关列来提高分析查询的读取效率。